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本成果包含如下內容：高轉換效率的小面積碲化鎘太陽電池制造技術，面積為1200mm×600mm 的碲化鎘太陽電池組件規模化生產技術，年產30-50MW碲化鎘太陽電池生產線及關鍵設備的設計。 主要技術指標： 組件效率超過12%。 應用范圍： 用于太陽能直接發電，建立大規模光伏電站或小型戶用光伏發電系統。國家扶持光伏發電系統的建設，每年新建在10GW以上。由于是薄膜太陽電池，出口不會受到限制。 項目目前已進入產業化階段，成果權屬為我校獨自擁有。

關鍵技術及水平：數字化輪胎全系列成套裝備涵蓋了從輪胎配料、密煉、壓延、裁斷、成型、硫化至檢測共7個工序，產品“軟硬結合、管控一體”，將信息技術與輪胎裝備制造相結合，實現了全流程工藝控制的計算機輔助制造，屬世界首創。 該項成果的研發綜合利用機械與自控技術、振動與測量技術、計算機技術、光機電一體化等技術，研發裝備與傳統輪胎生產線相比，更加突出智能化和網絡化，不僅可以有效提高輪胎生產企業的管理水平、技術水平、生產效率和產品質量，而且可以大量削減能源和原材料的消耗,降低環境污染。 取得主要成果：主要攻關突破了高效低溫一次法煉膠技術、高性能半鋼一次法成型裝備控制技術、電子輻照預硫檢測技術等一系列關鍵技術，申請專利52項，共獲得授權專利29項。

半夏野生變家種已有近40年歷史，但是由于野生資源減少和人工種植跟不上，每年只能提供4000噸以下半夏原藥材，遠遠低于國內和國際市場7000噸以上的半夏需求。因此，全國市場近5年半夏原藥材單價已經上漲了50%，市場上半夏魚龍混雜，出現水半夏和天南星替代優質半夏的局面。拯救半夏產業刻不容緩，利用現代生物技術培育原藥材成為行業所需。 目前半夏產業存在的主要問題： 1）品質不均，不能滿足現代中藥生產對藥材的品質要求；2）自然繁殖率低，不能滿足規模化生產優質種苗需求；3）品質衰退，病害嚴重，半夏栽培風險增加；4）缺少品種和品牌，藥材檔次不高，種植效益和市場無保障。本項目通過對半夏脫病毒復壯、優良單株倍性育種，獲得品質好，抗性、產量、成活率高的半夏新品種；利用新型植物生物反應器進行新品種半夏的工廠化擴繁，實現新品種半夏的產業化。

項目背景：安全、高效、綠色、智能的自動化智能化碼頭都 是國內港口發展的必然趨勢。中國是港口大國，在“交通強國” 國家戰略的統籌下，國內各大港口先后開展了自動化智能化碼頭 的新建和改造升級工作。但國內現有、在建及規劃中的所有集裝 箱自動化碼頭裝卸設備控制系統、自動化單元、自動化管控信息 化系統的核心技術及部件基本依賴進口，這些核心技術及部件被 ABB、SIEMENS 等國外公司所壟斷，并形成了技術壁壘。面向國 內集裝箱港口自動化智能化的現實需求，加快“卡脖子”關鍵核 心技術的突破和關鍵零部件國產化替代勢在必行，迫在眉睫。 所需技術需求簡要描述：1.依據國產工業控制平臺的技術特 點和現有港口場景的業務需求和任務流程，搭建基于國產平臺的 物理架構。對標 ABB、西門子等成熟平臺，主要考核指標：每秒 至少處理 500 個任務、軟件響應時間為毫秒級、支持多系統擴展； 在國內一流大港的集裝箱碼頭實現工程應用。堆場效率不低于 30 循環/小時，人工介入率不高于 5%；與 ABB 或西門子等管控系 統下轄場橋設備實現同堆場組網、互聯互通以及無縫替代。2. 結合目標工程研制測試驗證平臺，實現單機控制系統和堆場管控 系統的數字仿真測試、半物理仿真試驗。為工程應用奠定基礎。 在測試驗證基礎上，完成控制系統和管控系統迭代優化，并實現在智慧港口的生產聯網應用。主要考核指標：（1）具備按目標港 口實際實現三維場景快速搭建能力，具備多接口接受不同的數據 驅動源的能力；（2）具備關鍵設備數據收集及數據實時可視化展 示的能力；（3）軟件系統支持多客戶端計算機同時運行（10+）； （4）系統支持第三方三維模型導入；（5）系統模型數量級不低 于在場箱 10 萬，其他運動機械模型 1 萬；可實現在場岸橋≥6 臺、場橋≥20 臺、AGV≥20 臺、集裝箱≥2 萬 TEU、年吞吐量 200 萬 TEU 規模集裝箱碼頭的模擬仿真。  對技術提供方的要求:1. 擁有完善的科研管理體系，符合國 標的質量管理體、環境與職業健康安全體系；2. 擁有與本項目 技術方向相關的省部級工程技術科研平臺及測試中心；3. 承擔 過本項目相關領域的國家級科研攻關項目；4. 設有碩士點、聯 合博士點和博士后研究工作站。 

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。